# モデル融合強化

499ドルのトレーニングコストで実現した14Bパラメータの数学推論モデル、16Kコンテキストウィンドウでクローズドソースo4-miniに匹敵する性能

Llama-3-8bをベースに構築された多言語混合モデルで、ドイツ語、イタリア語、英語の能力を統合

BenchmarkEngineering-F2-7B-slerpは、BenchmarkEngineering-7B-slerpとWestLake-7B-v2モデルを融合して作成された7Bパラメータの大規模言語モデルで、元のモデルの性能向上を目的としています。

Tito-7B-slerpはmergekitツールを使用してYugoGPTとAlphaMonarch-7Bの2つのモデルを融合した大規模言語モデルで、セルビア語と英語のタスクで優れた性能を発揮します。